기계 번역으로 제공되는 번역입니다. 제공된 번역과 원본 영어의 내용이 상충하는 경우에는 영어 버전이 우선합니다.
다중 에이전트 공동 작업
다중 에이전트 공동 작업은 각각 고유한 역할, 전문화 또는 목표를 가진 여러 자율 에이전트가 협상하여 복잡한 작업을 해결하는 패턴을 말합니다. 이러한 에이전트는 정보를 공유하고, 책임을 나누고, 목표에 대한 공동 추론을 통해 독립적으로 또는 다른 에이전트와 함께 운영할 수 있습니다.
이 패턴은 구조화된 흐름에서 하위 에이전트에게 작업을 중앙에서 조정하고 위임하는 워크플로 에이전트와 다릅니다. 반대로 다중 에이전트 공동 작업은 적응성, 병렬 처리 및 인식 분할을 활성화하여 peer-to-peer 또는 긴급 조정을 강조합니다. 다음 표에서는 다중 에이전트 공동 작업을 워크플로 에이전트와 비교합니다.
Feature |
워크플로 에이전트 |
용도 |
|---|---|---|
컨트롤 |
중앙 집중식 코디네이터 |
분산형, 분산형 또는 역할 기반 피어 |
상호 작용 |
에이전트 한 명이 실행을 위임하고 추적합니다. |
여러 에이전트가 협상, 공유 및 조정 |
설계 |
미리 정의된 작업 시퀀스 |
긴급하고 유연한 작업 배포 |
조정 |
절차 오케스트레이션 |
협력적 또는 경쟁적 상호 작용 |
사용 사례 |
엔터프라이즈 프로세스 자동화 |
복잡한 추론, 탐색 및 긴급 전략 |
Architecture
다음 다이어그램은 다중 에이전트 공동 작업을 보여줍니다.
설명
-
작업을 시작합니다.
-
사용자 또는 시스템이 높은 수준의 목표 또는 문제를 내보냅니다.
-
"관리자" 에이전트 또는 시작 컨텍스트가 목표를 정의합니다.
-
-
역할을 할당하거나 검색합니다.
-
에이전트가 플래너, 연구원, 실행자, 비평가 또는 설명자와 같은 다른 역할에 자체 할당(대칭 로직 또는 추론)되거나 위임(이벤트 브로커)됩니다.
-
-
다른 에이전트와 통신합니다.
-
에이전트는 공유 메모리, 메시징 대기열 또는 프롬프트 체인을 통해 통신합니다.
-
서로 토론하거나 쿼리하거나 하위 작업을 제안할 수 있습니다.
-
-
특수 추론 사용
-
각 에이전트는 자체 모델 또는 도메인 로직을 사용하여 문제의 부분을 해결합니다.
-
에이전트는 역할별 프롬프트 및 메모리와 함께 LLMs을 사용할 수 있습니다.
-
-
출력 또는 목표를 조정합니다.
-
에이전트는 기여를 최종 답변, 계획 또는 조치로 합성합니다.
-
(선택 사항) 감독 에이전트는 합성된 출력을 검증하거나 요약할 수 있습니다.
-
기능
-
특수 역할 또는 기술을 갖춘 피어 레벨 에이전트
-
커뮤니케이션 또는 협상을 통해 발생한 행동
-
복잡하거나 다면적인 문제의 병렬 처리
-
숙고, 자체 수정 및 반사 반복 지원
-
소셜 역학, 과학 협업 또는 엔터프라이즈 팀 역할 모델링
일반 사용 사례
-
자율 연구 팀(검색 에이전트, 요약기 및 검사기)
-
소프트웨어 개발(플래너, 코더 및 테스터)
-
비즈니스 시나리오 모델링(재무, 정책 및 규정 준수)
-
협상, 입찰 또는 다자간 추론
-
멀티모달 작업(이미지, 텍스트 및 로직)
구현 지침
다음 도구 및를 사용하여 다중 에이전트 시스템을 빌드할 수 있습니다 AWS 서비스.
구성 요소 |
AWS 서비스 |
용도 |
|---|---|---|
에이전트 호스팅 |
Amazon Bedrock, Amazon SageMaker, AWS Lambda |
개별 LLM 기반 에이전트 호스팅 |
통신 계층 |
Amazon SQS, Amazon EventBridge, AWS AppFabric |
에이전트 간의 메시징 및 조정 |
공유 메모리 |
Amazon DynamoDB, Amazon S3 또는 OpenSearch |
다중 에이전트 메모리 또는 블랙보드 시스템 |
오케스트레이션 계층 |
AWS Step Functions, AWS Lambda 파이프라인 |
킥오프, 제한 시간, 대체 및 재시도 로직 |
에이전트 식별 |
Amazon Bedrock 에이전트(역할 정의) AWS AppConfig 및 Amazon Bedrock Converse API(Amazon Bedrock 외부의 에이전트) |
역할 기반 도구 또는 에이전트 호출 및 경계 적용 |
발생한 상호 작용 |
Amazon EventBridge 파이프라인 또는 에이전트 레지스트리 |
동적 작업 라우팅 또는 에스컬레이션 활성화 |
요약
다중 에이전트 공동 작업은 모듈식 역할 기반 에이전트에 문제 해결 작업을 분산합니다. 워크플로 오케스트레이션과 달리 협업 패턴은 인간이 문제를 해결하는 방법을 반영하는 새로운 인텔리전스, 복원력 및 확장성을 사용합니다. 개방형 도메인, 창의적인 작업, 멀티모달 추론 및 다양한 관점에서 이점을 얻을 수 있는 환경에 특히 유용합니다.
결론
앞서 설명한 패턴은 에이전트 AI의 실제 구현에 대한 기본 접근 방식을 보여줍니다. 기본 추론에서 메모리 증강 인텔리전스에 이르기까지 각 패턴은 자율성, 비동기성 및 기관을 기반으로 하는 지각, 인식 및 작업에 맞게 고유하게 구성됩니다.
이러한 패턴은 지능형 목표 지향 시스템을 구축하기 위한 어휘와 기술 청사진을 공유합니다. 패턴이 사용자 인터페이스에 포함되든, 클라우드 서비스를 통해 오케스트레이션되든, 에이전트 팀 간에 조정되든, 각 패턴은 조정 가능하고 모듈화됩니다.
요점
-
에이전트 패턴 구성 가능 - 대부분의 실제 에이전트는 둘 이상의 패턴(예: 도구 기반 추론 및 메모리가 있는 음성 에이전트)을 혼합합니다.
-
에이전트 설계는 상황에 따라 다름 - 상호 작용 표면, 작업 복잡성, 지연 시간 허용 범위 및 도메인별 제약 조건을 기반으로 패턴을 선택합니다.
-
AWS 네이티브 구현 달성 가능 - Amazon Bedrock, Amazon SageMaker AWS Lambda AWS Step Functions및 이벤트 기반 아키텍처를 사용하면 모든 에이전트 패턴을 대규모로 제공할 수 있습니다.
